Kaggleとは？始め方や使い方、メリットを初心者向けに解説！

「Kaggleってなに？」
「Kaggleではどれくらいの賞金を獲得できるの？」
「Kaggleのランクと収入目安はどれくらい？」
Kaggleへの登録を検討されている方には、上記のような疑問を持っている方もいるのではないでしょうか。

Kaggleは企業や政府がコンペ形式で出している課題に対して、データサイエンティスト達が回答を提示するサービスです。

本記事では、Kaggleとはどのようなサービスなのかや、獲得できる賞金について、ランク制度と収入目安について解説します。

この記事を読むことで、Kaggleへの理解が深まり、登録が検討がしやすくなるでしょう。

これからデータサイエンティストとしてのスキルアップなども検討されている方は、ぜひ参考にしてください。

「Kaggle」とは？

Kaggleは、企業や政府とデータサイエンティストのマッチングを目的としたプラットフォームです。Kaggleでは企業や政府がコンペ形式で課題を発表しており、データサイエンティストたちが、課題に対する回答を提示します。

課題に対し、優れた回答を提示したと判断されると報酬が支払われる仕組みです。ここからは、Kaggleの特徴についてくわしく解説していきます。

Kaggleの利用者数は？

Kaggleは、登録者数が2023年4月時点で約1,300万人を超えるユーザーが利用しているデータ分析プラットフォームです。Kaggleを利用している人は、「Kaggler（カグラー）」とも呼ばれています。

Kaggleで必要な言語は？

KaggleはGoogleが運営しており、文章はすべて英語で表記されています。英語スキルがない方は、利用しにくい可能性が高いです。ただし、わからない単語を辞書で調べるなどすれば、コンペに参加して結果を残せる可能性はあるでしょう。

また、Kaggleで必要なプログラミング言語は、PythonやMATLABが多く見みられます。Kaggleのコンペで上位入賞を目指す場合、この2つの言語を中心に学習すると良いでしょう。

出典｜参照：Welcome Kaggle to Google Cloud | Google Cloud Blog

初心者でも挑戦できる？

Kaggleはコンペ形式で課題の解決策を募集しているため、スキルが低い初心者が賞金を獲得するのは難しいです。ただし、挑戦すること自体は可能です。

初心者であれば、まずはKaggle入門レベルの書籍を通じて、課題に対する経験を積むことから始めてみましょう。Pythonやデータ分析の分野で、自分のレベルに合った書籍を選ぶことでも、今の自分のスキルに見合ったレベルアップを目指すことも1つの手といえます。

Kaggleの仕組み

Kaggleのコンペは以下の仕組みで進みます。

・企業・大学・政府から課題やデータが提示される
・参加者はデータ分析をして回答を提出する
・コンピューターによる自動採点を受ける
・参加者は分析と採点を繰り返しながらモデルをよりよいものにする
・期間終了と同時に採点結果で順位をつける
・上位者はメダルと賞金が授与される

上記の仕組みでKaggleでは賞金を得られます。以下で賞金に関するくわしい解説をするので、ご覧ください。

Kaggleで獲得できる賞金はいくら？

Kaggleのコンペにより得られる賞金は幅があり、数万円から数億円まであります。そのため、一攫千金をねらうことも可能でしょう。ただし、賞金の高いコンペほど、競争率が高くなると予想されます。

初心者であれば、賞金が少なく、競争率が低いと予想されるコンペで経験や実績を積むとよいでしょう。

何位から賞金がもらえる？

Kaggleのコンペで何位から賞金をもらえるかは、課題を提示している企業や大学、政府側が決定する仕組みです。1位しか賞金を受け取れないものもあれば、9位まで受け取れるものもあります。

傾向として10位以下に賞金が出るコンペはありません。コンペでは、1位を目指しながら、できるだけ上位に入るように心がけましょう。

Kaggleに備わっている主な機能

Kaggleに備わっている機能はいくつかあります。それらの機能を有効活用すると、Kaggleの利用をより効率的にできるでしょう。ここからは、Kaggleに備わっている主な機能を5つ紹介します。

Competetion（コンペ）

CompetetionはKaggleのもっとも中心となる機能で、開催されているコンペの一覧が閲覧可能です。各Competetionをクリックすることで、詳細ページの確認ができます。詳細ページで確認できる情報は以下のとおりです。

・概要（Overview）：案件の大まかな内容
・データセット（Datasets）：分析に必要な案件のデータ
・Discussion：コンペに参加しているKagglerの議論
・現在のスコアと順位（Leaderboard）：自分のコンペにおけるスコアと順位
・ルール（Rules）：コンペに関するルール

上記の情報を確認してどのような分野か、求められるスキルは何かを把握できるようになると自分に合ったコンペを見つけやすくなるでしょう。

Datasets（データセット）

Datasetsは、データサイエンスに必要なデータの集合体を指します。データサイエンスに必要な情報がCSVやJSON、SQLiteなどのファイル形式でまとめられており、使いやすい形式を選択可能です。

データセットでまとめられているテンプレには、以下のジャンルがあげられます。

・Popular Datasets（定番のデータセット）
・医療
・Economics（経済）
・Clothing and Accessories（衣類とアクセサリー）
・Movies and TV Shows（映画やTV番組）
・Computer Science（コンピューター科学）
・Trending Datasets（トレンドデータセット）
・Education（教育）

上記以外にも、さまざまなデータセットのジャンルがあります。案件に合わせてしっかりデータを確認し、適切な分析ができると、上位入賞に役立てられるでしょう。

Notebook（ノートブック）

Notebookでは、ブラウザ上でPythonやRのコードを動かせる環境や、ほかのKagglerのモデル、解説を確認できます。KaggleではNotebookでほかの人が作成した分析モデルを確認できるため、学習教材としての活用も可能です。

自分よりもスキルのあるKagglerのモデルをなぞると、自分のモデルをさらに優れたものにできます。

なお、NotebookはかつてKernels（カーネル）と呼ばれていたため、今でもその名称を使っている人も一定数いるようです。

Discussions（ディスカッション）

Discussionsでは、コンペに関する議論を行えます。議論をするだけでなく、初心者が質問をする場としても利用できるため、スキルアップにも役立つ機能です。DiscussionsにはVote（投票）機能があり、多くの票を得るとメダルを獲得できます。

メダルを獲得するメリットは、多くの人から評価されている証明となるだけでなく、スキルや知見があることの証明にもなる点です。転職活動に役立つ場合もあります。

Courses（コース）

CoursesはKaggleで受講できる公式の講座です。トピックごとに練習問題があり、独学で学習することが難しい方でも、自分に合ったレベルの学習を進められます。無料で利用できるため、アウトプットの練習も手軽に行えます。

問題を解くだけでなく、コードの実装で正解か不正解かまで把握できるため、知識やスキルの定着度合いを確かめやすいです。

Kaggleのランク制度とランク別収入目安

Kaggleはコンペ参加者にランクづけがされています。このランクを把握していると、Kaggleでキャリアアップの目安をつけられるでしょう。ここからは、Kaggleのランク制度について解説します。

Novice

NoviceはKaggleに登録したすべてのアカウントが分類される、初期ランクです。

データサイエンティストの経験がない方だと、コンペでの受賞もしにくいため、高収入につなげるのは難しいでしょう。

企業の採用基準によるところはありますが、年収300万程度の求人の募集要項にデータ分析コンペでの入賞実績と書いてあった場合は、Noviceのランクでも採用基準に当てはまる可能性があるでしょう。

Contributor

Contributorは、Noviceのアカウントが以下の条件を満たすとなれます。

・プロフィールの更新
・SMS認証
・コンペの結果を1つ得る
・コメントを1つする
・投票を1度する

コンペのランキングなど、成果は問われないため、誰でも取得できるランクです。Kaggleでの活動に慣れるためにも、できるだけ早くContributorになりましょう。

Contributorはスキルの有無に関わらずなれるランクのため、データサイエンティストの経験がない方だと、大きな収入を得るのは難しいでしょう。

Expert

Expertになるための条件は以下のとおりです。

・Competetionでメダルを2つ獲得する
・Datasetsでメダルを3つ獲得する
・Notebooksでメダルを5つ獲得する
・Discussionsでメダルを50獲得する

Expertは、1つ以上の分野で専門家と認められた人がなれるランクです。Expert以上だと、カテゴリごとのランキングに掲載され、カテゴリ内でどれくらいのスキルを持っているかが可視化されます。

Expertになると、データサイエンティストの専門家と認められるようになります。

企業の採用基準によるところはありますが、年収700万程度の求人の募集要項にデータ分析コンペでの入賞実績と書いてあった場合は、Expertのランクでも採用基準に当てはまる可能性があるでしょう。

Master

Masterになるための条件は以下のとおりです。

・Competetionでゴールド1つ、シルバー2つのメダルを獲得する
・Datasetsでゴールド1つ、シルバー4つのメダルを獲得する
・Notebooksでシルバーメダルを10獲得する
・Discussionsで50のシルバーメダル、トータル200のメダルを獲得する

MasterはKaggleのなかでも専門分野に関して、高いスキルを有すると認められた人がなれるランクです。なかにはMaster以上のみ参加できるコンペもあります。

企業の採用基準によるところはありますが、年収1,000万程度の求人の募集要項にデータ分析コンペでの入賞実績と書いてあった場合は、Masterのランクでも採用基準に当てはまる可能性があるでしょう。

Grandmaster

GrandmasterはKaggleの最高ランクで、2023年8月現在、447アカウントしか存在しません。Grandmasterになるために必要な条件は以下のとおりです。

・Competetionでゴールド5つ、ソロのゴールド1つを獲得する
・Datasetsでゴールド5つ、シルバー5つのメダルを獲得する
・Notebooksでゴールドメダルを15獲得する
・Discussionsで50のシルバーメダル、トータル500のメダルを獲得する

Grandmasterになれば、高額賞金の獲得がねらえるだけのスキルが身についているでしょう。

企業の採用基準によるところはありますが、年収1,000万を超える求人の募集要項にデータ分析コンペでの入賞実績と書いてあった場合は、Grandmasterのランクでも採用基準に当てはまる可能性があるでしょう。

出典｜参照：Rankings | Kaggle

kaggleは意味ないって本当？利用する6つのメリット

ここからは、Kaggleを利用するメリットを紹介します。Kaggleのメリットを把握しておくと、よりモチベーションを高めてKaggleでのコンペに取り組めるでしょう。

①初心者でも取り組める

Kaggleは、プログラミングやデータサイエンスの知識が浅い初心者でもコンペに参加しやすい環境が整っています。Notebookを活用すると、スキルのあるほかのデータサイエンティストのコードやモデルを参考にしながら自力で記述可能です。

コンペに参加しながら、ほかのKagglerのモデルを確認し、インプットとアウトプットを繰り返すことで、初心者もスキルアップできます。

②無料で機械学習を学べる

Kaggleは企業や大学、政府がコンペに必要なデータを公開し、Kagglerが課題に対するモデルやコードを発表しています。これらの情報は無料で閲覧が可能なため、学習コストを節約できる点もメリットです。

Kaggleは大規模なデータサイエンスに関するコンペのサイトであり、得られる情報も多くあります。データサイエンティストが機械学習をどう活かしているのか、最新のトレンド把握にも役立つでしょう。

③実践的なデータに触れられる

Kaggleでは有名企業や大学、政府がデータをコンペのために公開しています。また、ほかの人が提供するモデルも含めて、モデルがどのようにつくられるのか実戦的な把握が可能です。

実務以外では見る機会がない実践的なデータを見ることができます。データは完璧ではないパターンもあり、データの欠損があった場合の対応も練習可能です。

④学んだことをアウトプットできる

Kaggleでは機械学習やデータサイエンスといった、学んだことをコンペに参加することですぐにアウトプットできます。ただモデルを作成するだけでなく、ほかのコンペ参加者とディスカッションすることで客観的な評価を得られる点もメリットです。

コンペで自分のレベルを把握できれば、学習計画や目標も立てられます。ランキングやスコアといった数値をもとに目標を決められるため、アウトプットのモチベーションも高まりやすいです。

⑤賞金を得られる可能性がある

Kaggleのコンペでは、課題を提示した企業や大学、政府によって賞金が設定されています。賞金はコンペで順位が高いと獲得できる可能性があり、場合によっては数億円にのぼるケースもあるほどです。

賞金を獲得できる順位も過去の系統から10位まではもらえる可能性があります。また、複数が対象となっているケースもあります。賞金獲得も1つの目標に設定することで、より積極的なスキルアップを目指せることでしょう。

⑥実績がキャリアにつながる可能性がある

Kaggleでデータサイエンスや機械学習のスキルを高めれば、コンペで賞金を得られるだけでなく、キャリアにつながる可能性もあります。データサイエンティストは、データの分析結果をクライアントに提示し、解決策を示す職業です。

Kaggleで実績をあげれば、企業への就職やアウトソーシングも受けやすくなるでしょう。キャリアアップを目指す際も、Kaggleの利用は大きなメリットをもたらしてくれます。

Kaggleの始め方｜アカウントを作成しよう

Kaggleにアカウント登録するための手順は以下のとおりです。

1.Kaggle公式サイトへアクセス
2.画面右上の「Register」をクリック
3.Googleまたはほかのメールアドレスでアカウント作成
4.ユーザー名とプロフィールURLを設定
5.個人情報に関する規約に同意

上記の手順でKaggleにアカウント登録できます。難しい操作や手続きはないため、短時間で完了するでしょう。アカウント登録をしたあとは、プロフィールの更新などを行い、ランクをContributorにあげるのを忘れないようにしてください。

Kaggleの使い方

Kaggleを利用する手順は大きく分けると3つに分けられます。実際にKaggleを利用する前に使い方を把握しておき、できることを理解した上で、賞金獲得などを目指しましょう。

コンペに参加しよう

コンペに参加する際の手順は以下のとおりです。

1.competitionからOverviewを確認する
2.Dataを確認する
3.OverviewとDataをもとに分析する
4.分析結果を提出する

分析結果の提出は、KaggleAPIを利用する方法とファイルを直接アップロードする方法の2種類があります。提出後にスコアが送られてくるため、ほかの分析した人との比較や内容改善に役立てましょう。

初心者はNotebookで勉強しよう

初心者はスキルがないため、思うようにスコアが伸びず、賞金に結びつかないこともあるでしょう。成果が思うように出ない場合、Notebooksを用いてほかの人のコードやモデルを勉強する方法があります。

Notebooksでほかの人のコードやモデルを参考にしながら、データサイエンティストの分析手法やスキルを吸収しましょう。Notebooksは、最先端の知識を得るのに効果的です。

Discussionsでコミュニケーションをとろう

Discussionsの機能では、世界中のデータサイエンティストとデータやモデルに関する議論ができます。初心者であっても気軽に質問できる場であるため、疑問を解消したり最先端のスキルを吸収したりするのに役立つでしょう。

初心者がいきなり自分なりの分析やモデルを提出するのは難しいです。まずはDiscussionsを活用し、知識やスキルを増やしましょう。Discussionsでは、自分のレベルに合わせたForumsでの勉強もできます。

Kaggleの入門編課題のおすすめは「タイタニック」と「住宅価格」

Kaggleにはさまざまな課題がありますが、初心者が入門編としてやるのに適しているのは「タイタニック」と「住宅価格」です。

タイタニックは、実際に起きたタイタニック号事件をテーマとしています。事件に関する情報をもとに、どうすればどれくらいの生存者が出るのか予測する課題です。乗客の生死に関する精度を競う、Kaggleのわかりやすい課題の1つとなっています。

住宅価格は与えられたデータをもとに、今後の価格変動の予測を立てる課題です。これらの課題はすでに終了しており賞金にはつながりませんが、スコアは更新されます。スコアを更新するなかでスキルを高められるでしょう。

Kaggleを勉強する方法は？

Kaggleを学習する場合、まずは公式が提供しているコースを活用しましょう。基礎的な内容である「Intro to Programming」から、「Advanced SQL」や「Python」など専門分野までさまざまです。

コースは全部で16に分かれており、自分に合った分野から選べます。必要があれば、関連分野の書籍を購入して勉強しましょう。

Kaggleで機械学習のスキルを磨こう

ここまでKaggleに関して使い方や始め方、ランク別の収入、メリットなどを解説しました。Kaggleでは、自分の専門スキルを活かして、コンペで高スコアを出すと賞金を得られます。なかには数千万円以上のコンペもあるほどです。

一方でなかには、国内で自分に合った案件を見つけたいと考える方もいるでしょう。そんな方には「Midworks」が適しています。Midworksは、フリーランスのITエンジニアに向けて、将来のキャリアに合わせた案件を紹介するサービスです。

案件数は3300件以上あり、豊富な選択肢があるため、キャリアプランに合わせて案件を選びたい方に適しています。興味のある方は、ぜひ利用を検討してみてください。